海上无人驾驶技术中的数据融合应用技术

现有的海上无人驾驶船舶数据融合应用技术存在数据精度差、数据波动大的弊端,为了解决上述问题,提出海上无人驾驶船舶数据融合应用技术研究。AIS与雷达设备采集的船舶数据存在较大的差异,采用聚类方法与高斯-克吕格投影方法分别对数据的时间与空间进行校准,得到采集时间序列一致、表述一致的船舶数据,以此为基础,利用模糊数学算法对目标船舶的关联航迹数据进行求取,以关联航迹数据为依据采用加权融合算法对AIS与雷达数据权值进行分配,实现海上无人驾驶船舶数据的融合应用。通过性能测试得到,与现有的数据融合应用技术相比较,提出的海上无人驾驶船舶数据融合应用技术极大的提升了数据精度,降低了数据波动的幅值,说明本文方法的海上无人驾驶船舶数据融合应用技术具有更好的性能。     

基于多基阵信息融合的目标定位仿真实验

为了有效提高被动自导作用距离和目标参数的估计精度,针对水下航行器的多个基阵,采用信息融合方法,从波形级融合和波束级融合2个方面,对多个基阵的目标被动定位方法进行仿真实验研究,并给出了各种融合方法的统计性能分析。仿真结果表明,多个基阵的信息融合可有效提高目标的定位精度,使低信噪比时的检测能力提高1～3 dB,从而提高被动自导的有效作用距离。     

基于模糊神经网络和数据融合的结构裂纹故障诊断

本文利用模糊神经网络和数据融合技术相结合,对铝板裂纹进行了故障诊断.在梁结构的振型斜率变化率的基础上,得到了板结构两个方向的振型斜率变化率裂纹诊断指标.通过对模糊神经网络诊断结果和模糊神经网络数据融合诊断结果的比较,证明模糊神经网络数据融合诊断方法对裂纹的检测、定位和性质刻画能够达到满意的精度,也证明了在所取五种裂纹诊断指标中,振型斜率变化率裂纹诊断指标对裂纹的诊断精度是最高的.     

超声回弹融合法测定混凝土强度的试验研究

文中对C20、C30、C40三个不同强度等级的混凝土试样分别利用压力试验机、回弹仪和非金属超声波检测分析仪进行了抗压强度值、回弹值和声速值的检测,并应用超声回弹数据融合方法对得到的试验数据进行处理,得到混凝土强度推定值,并将该值与试块抗压强度值和传统的超声回弹综合法推定值进行了比较分析。结果表明,超声回弹数据融合方法与传统的超声回弹综合法相比,进一步提高了检测精度,比较符合工程实际情况。     

基于模糊理论的雷达/AIS目标数据融合方法

雷达和船舶自动识别系统(AIS)是保证现代船舶航行安全的重要导航设备。针对1部雷达和1部AIS得到的目标航迹进行融合,提出1种基于模糊理论的雷达/AIS目标数据融合方法,采用模糊数学中的正态隶属函数法来进行航迹相关,数据融合则采用参数加权方法,并将融合后数据进行多项式拟合,用以提高导航数据信息的精度与可靠性。通过仿真实例验证了此方法的可行性与有效性。     

风传感器数据融合算法研究

对于风速风向的实时测定是海上船舶安全系统重要功能之一,在船舶各位置部署风传感并采集风速风向数据,通过无线传感网络将采集数据传输至安全信息中心,由于数据采集传输过程中较易受到海上环境的影响,定位精度较低,本文对风传感器位置部署进行了优化,引入平均数据传输跳数方式,对风传感器数据进行融合,提高计算精度。     

多传感器数据融合技术概述

多传感器数据融合是指对由多个传感器单元所获取的信息进行综合分析及处理的一种技术,它避免了单传感器的局限性,可以得到更为全面、准确的信息估计。文章主要论述了多传感器数据融合的基本原理、特点与结构、方法及应用,并对多传感器信息融合技术的研究进行了展望。     

多惯性导航系统信息融合方法研究

舰船导航领域通常采用多传感器组合的方式保证导航精度,但对于水下舰船而言,由于其传感器种类少、精度低,导航精度水平有待提升。本文结合舰船配置特点,提出一种多惯性导航系统信息融合方法,通过设计Kalman滤波器实现多套惯导设备的信息融合,模拟仿真实验和半实物仿真试验结果表明,相较于单套惯导系统而言,所提方法可以将定位精度提升30%,为水下舰船的长航时高精度导航提供了保障。     

基于数据融合的船舶电网参数测量研究

采用单传感器的传统船舶电气参数测量方法存在很多缺陷，会受到传感器的测量噪声和电网中的电磁干扰等影响，从而影响参数测量的精度和测量结果的稳定性。为此，应用状态估计技术和多传感器数据融合理论，提出了一种新的船舶电气参数测量方法。首先建立电压和电流的状态模型，将其连续的动态方程离散化，用于数字信号处理器（DSP）中。然后采用卡尔曼滤波和无反馈分布式融合来对离散化后的采样数据进行融合，从而得到全局数据融合的最优估计。最后，经过一个周期的采集数据估计值进行有效值计算，在液晶屏中显示出来。与单个传感器的检测方法相比，该检测方法具有更高的精度和更好的稳定性。仿真结果和实验测试结果都证明了本检测方法的有效性和优越性。     

集对分析在多雷达数据融合中的应用研究

多部雷达在探测目标时,因受低空杂波、电子干扰和雷达自身探测精度等影响,易使部分雷达的探测数据不可靠而造成融合中心数据处理精度的下降.针对这一问题,本文提出了一种应用1次融合数据为特征的集对分析思想,把每时送入融合中心的各雷达探测数据与1次融合后的数据组成集对,求出目标状态当前时刻的区间估计,去掉每时落入估计区间之外的雷达探测数据,再作2次融合.仿真结果表明,应用集对分析实现多雷达探测数据的择优融合,不仅算法简单,而且能有效提高不确定雷达系统的跟踪精度和可靠性.     

多传感器数据融合数学模型与方法概述

介绍了数据融合概念及其功能结构，分析了一级融合中的状态融合、属性融合的各种实现方法和技术，提出每种方法的适用范围及其优点与不足，为数据融合的理论研究和工程实践提供了一定的建设性意见。     

双波段红外目标数据融合模型的研究

从跟踪性能,计算的复杂性,以及应用范围等方面对双波段红外传感器的三种融合模型进行比较,得出来自同一平台上两个红外传感器的数据,在各传感器没有各自的数字处理机的情况下,点迹融合模型较其余两种模型实用的结论。最后给出在点迹融合模型的基础上,用极大似然融合算法对点迹进行融合处理的仿真结果,证明该算法用于此种模型能提高目标状态信息的估计精度,降低测量误差,从实际应用上进一步说明算法的有效性。     

多传感器数据融合技术研究现状及发展方向

多传感器数据融合技术的理论和方法已经被应用到很多领域。认识多传感器数据融合技术的算法,了解其应用领域,分析数据融合技术关键问题和发展方向,有助于开展对数据融合技术广泛深入地研究和实践。     

遥感图像融合最新进展及展望

文章综述了遥感图像融合的基本概念,研究了遥感图像融合的分类及常用方法,对遥感图像融合评价进行了探讨,系统深入地分析了遥感图像融合面临的问题,指出了未来的发展趋势及解决问题的方向。     

雷艇信息融合技术

多传感器融合是一个涉及到信息科学、计算机科学、自动化化科学的复合型学科,是一个正处于发展中的研究方向。在讨论了多传感器信息融合的基础上,对其关键技术进行了进一步的讨论。并探讨了线导鱼雷与潜艇通过线导通道进行信息融合的若干实际问题,指出雷艇信息融合在这方面存在的特殊性,并展望了其应用前景。     

自适应加权融合算法在图像型火灾探测系统中的应用

根据船舶火灾探测的特点以及火灾早期预报的要求,设计了带图像信息的火灾自动报警系统,并将自适应加权融合算法应用于该系统。在该系统中信息层完成数据采集、处理,特征层运用自适应加权融合算法进行特征融合,决策层运用概率神经网络进行决策融合,完成船舶火灾探测系统的自动报警输出。实验表明,将该算法应用于此系统能够准确、快速探测火灾,识别日光灯、酒精灯等干扰源,具有较强的抗干扰性。     

基于信息融合的感应电动机定子故障检测方法研究

本文将信息融合的思想应用到感应电动机定子故障诊断中,将多种检测技术得到的信息进行综合,避免了依靠单一信号进行诊断的结果不可靠问题,提高了故障诊断的准确性。并通过对定子短路故障的实验研究,证实了该方法的可行性。     

雷达网络中的目标属性融合算法

现代战争中,随着导弹武器技术的不断完善和发展,现代军用雷达受到了巨大威胁,单部雷达已经很难适应未来战场的需要,因此雷达联网成为军事预警系统的发展趋势。本文针对雷达网中航迹关联后的数据融合实现问题进行讨论与分析,对该问题进行了数学描述,给出了雷达网中数据融合的实现方法。     

基于信息融合的核管道缺陷检测研究

分析核管道缺陷的特点并进行分类,根据多传感器信息融合技术的原理,确定缺陷信息的融合模式和融合方法,建立基于D-S证据理论的检测信息时空融合流程。仿真和融合计算表明：该方法可以充分利用多种检测方法之间的互补信息以及核管道缺陷检测的历史数据,实现核管道缺陷类型快速而准确的判定,为提高核管道缺陷检测的可信度和智能化水平提供了一种有益的尝试。     

模糊数据融合技术在柴油机状态监测中的应用研究

针对传统柴油机状态监测的不足,采用模糊数据融合的方法,对多传感器测得的数据进行融合处理,实现柴油机故障的预警及柴油机状态的监测。